• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Writing CUDA kernels in Python with Numba скачать в хорошем качестве

Writing CUDA kernels in Python with Numba 3 года назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Writing CUDA kernels in Python with Numba
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Writing CUDA kernels in Python with Numba в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Writing CUDA kernels in Python with Numba или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Writing CUDA kernels in Python with Numba в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Writing CUDA kernels in Python with Numba

On February 15th (21:00 MSK - UTC+3), we talked about writing CUDA kernels in Python with Numba. Abstract: Numba is a Just-in-Time Compiler that enables users to write their own CUDA kernels in Python. Although it is possible to mix CUDA C/C++ code with Python through various means (e.g. PyCUDA), Python programmer productivity typically falls drastically when they need to write kernels in another language. This talk provides an introduction to Numba and some of the applications it is used in. In many cases, Numba is just one tool in the CUDA-accelerated Python toolbox, being used in pipelines alongside other libraries including CuPy (an array library), cuSignal (for signal processing), RAPIDS (for data science / AI / ML), PyTorch, Tensorflow, and JAX, etc. This enables users to quickly build applications using standard functionality from domain-specific libraries, and have the flexibility to implement custom GPU kernels for functionality that is novel to their application. After watching this talk, attendees should be able to use Numba in their own Python projects to implement custom kernels alongside other Python CUDA libraries, or standalone to implement algorithms from scratch. Speaker: Graham Markall is a Senior Software Engineer in the RAPIDS team at NVIDIA, where he maintains Numba’s CUDA target and supports its use in the RAPIDS libraries. His interests lie at the intersection of compilers, high-performance computing, and numerical methods. Twitter:   / gmarkall   Linkedin:   / graham-markall-0087a215   Github: https://github.com/gmarkall/

Comments
  • CUDA Programming 5 лет назад
    CUDA Programming
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Accelerating Scientific Workloads with Numba - Siu Kwan Lam 7 лет назад
    Accelerating Scientific Workloads with Numba - Siu Kwan Lam
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Скомпилированный Python БЫСТРЫЙ 2 года назад
    Скомпилированный Python БЫСТРЫЙ
    Опубликовано: 2 года назад
  • lofi hip hop radio 📚 beats to relax/study to
    lofi hip hop radio 📚 beats to relax/study to
    Опубликовано:
  • How GPU Computing Works | GTC 2021 3 года назад
    How GPU Computing Works | GTC 2021
    Опубликовано: 3 года назад
  • Numba Explained in 30 Minutes - The Python and Numpy Compiler 3 года назад
    Numba Explained in 30 Minutes - The Python and Numpy Compiler
    Опубликовано: 3 года назад
  • Programming GPUs with Fortran 4 года назад
    Programming GPUs with Fortran
    Опубликовано: 4 года назад
  • An Intro to GPU Architecture and Programming Models I Tim Warburton, Virginia Tech 8 лет назад
    An Intro to GPU Architecture and Programming Models I Tim Warburton, Virginia Tech
    Опубликовано: 8 лет назад
  • Сделайте код Python в 1000 раз быстрее с помощью Numba 5 лет назад
    Сделайте код Python в 1000 раз быстрее с помощью Numba
    Опубликовано: 5 лет назад
  • Анализ рынка Python Backend разработки в 2025 году 3 дня назад
    Анализ рынка Python Backend разработки в 2025 году
    Опубликовано: 3 дня назад
  • Getting Started with CUDA and Parallel Programming | NVIDIA GTC 2025 Session 8 месяцев назад
    Getting Started with CUDA and Parallel Programming | NVIDIA GTC 2025 Session
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • The Experiment That Breaks Relativity 1 час назад
    The Experiment That Breaks Relativity
    Опубликовано: 1 час назад
  • Getting Started With CUDA for Python Programmers 1 год назад
    Getting Started With CUDA for Python Programmers
    Опубликовано: 1 год назад
  • Tutorial: CUDA programming in Python with numba and cupy 4 года назад
    Tutorial: CUDA programming in Python with numba and cupy
    Опубликовано: 4 года назад
  • GTC 2022 - How CUDA Programming Works - Stephen Jones, CUDA Architect, NVIDIA 3 года назад
    GTC 2022 - How CUDA Programming Works - Stephen Jones, CUDA Architect, NVIDIA
    Опубликовано: 3 года назад
  • CuPy  A NumPy compatible Library for the GPU - Sean Farley 6 лет назад
    CuPy A NumPy compatible Library for the GPU - Sean Farley
    Опубликовано: 6 лет назад
  • CUDA Hardware 5 лет назад
    CUDA Hardware
    Опубликовано: 5 лет назад
  • КАК УСТРОЕН TCP/IP? 1 год назад
    КАК УСТРОЕН TCP/IP?
    Опубликовано: 1 год назад
  • Dynamic Data Structures on the GPU 4 года назад
    Dynamic Data Structures on the GPU
    Опубликовано: 4 года назад
  • High-Performance Computing with Python: Numba and GPUs 6 лет назад
    High-Performance Computing with Python: Numba and GPUs
    Опубликовано: 6 лет назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5